與機器進行語音的交流，讓它聽明白你在說什么，并且能夠根據場景互動。這一人類曾經的夢想，隨著智能語音技術的成熟，終于落地成為了現實。
現在，一款這樣的機器人軟件正走向電銷和客服領域，以幫助解決這個行業遇到的痛點。
智能語音機器人出現
隨著互聯網業務的迅速開展，金融、房地產等企業的用戶量急速增加，尤其是電話營銷、催收、客戶咨詢等工作劇增。每個人工坐席每天處置客戶量為100-200件，完全無法滿足業務的擴張要求。在教育行業，一個咨詢師平均每天要撥打上百通電話，而培育出一個良好的課程咨詢師又需要耗費大量的人力物力、培訓本錢，這些都成了企業利潤最大化的障礙。
6月27日，訊眾股份全資子公司云訊科技面向國內市場，依托訊眾十年企業服務經驗，發布云雀智能語音機器人，就是為了解決上述行業的痛點。采用前沿的深度學習技術，領先的語音識別（ASR）、自然語言處理（NLP）、語音合成（TTS）技術，云雀機器人構建了一個“懂業務、全套路、能分析、會學習”的完美員工，完全可以勝任電銷&客服專家的工作角色。
云訊云雀應用的核心技術
第一，語音識別（ASR）
語音識別主要是關注自動且準確地轉錄人類語音的AI技術，它與圖像識別技術、機器學習技術是人工智能領域三大核心技術。基顧的語音識別技術主要處理不同口音、背景噪聲、區分同音異形/異義詞，同時還需要具有跟上正常語速的工作速度。語音識別就好比“機器的聽覺系統”，通過識別和理解，把語音信號轉變為相應的文本或命令。這里面最關鍵的技術是機器的識別準確率，目前的識別率在工程環境下已基本達到90%以上，在生活職場環節下，主流ASR服務商能達到80%左右的識別率。云雀與國內頂尖科研機構及企業，達到深度合作，基于十年通訊語料素材，同共研制打磨云雀語音識別核心引擎。
第二，自然語言處理（NLP）
NLP應用背后有大量的基礎任務和機器學習模型。利用NLP，我們可以讓機器來執行自動摘要，翻譯，關系提取，情感分析，話題分割等任務，像人一樣處理復雜的文本。目前云訊云雀針對金融、教育與房產領域，進行了針對性的NLP語音訓練優化，以保障在三個電銷外呼行業，具有更高的NLP數據處理能力。
第三，語音合成（TTS）
就是將文字信息轉化為聲音信息，給機器配上“人聲”。出色的TTS需要大量的語料庫，成熟的、可商用的TTS的合成音，在音色、自然度等方面的表現均可以接近人聲。目前，行業內根據人聲定制的TTS，需錄制原聲1000小時，費用達40萬元。而且效果還與正常人聲在語音語調等音色方面，仍有很大差距。云訊云雀在支持TTS的基礎上，著重支持真人錄音支持，以及高效的在線錄音更新模式，以最大化的提升人機交互時的擬真度。
第四，機器學習（ML）
機器學習指的是計算機系統無須遵照顯式的程序指令，而只依靠數據來提升自身性能的能力。其核心在于，機器學習是從數據中自動發現模式，模式一旦被發現便可用于預測。比如，給予機器學習系統一個關于交易時間、商家、地點、價格及交易是否正當等信用卡交易信息的數據庫，系統就會學習到可用來預測信用卡欺詐的模式。處理的交易數據越多，預測就會越準確，機器也就會“更聰明”。
云雀智能語音機器人有哪些優勢？
其一，核心技術過硬、功能強大
云雀智能外呼機器人應用全球領先的主流廠商智能語音技術，能準確聽懂并理解用戶意圖，然后應用語音合成或播放錄音的形式，完成與客戶的語音交互過程。并且支持隨時打斷、上下文關聯、智能反問等功能，滿足外呼場景常見的復雜多輪對話要求。
其二，更為關鍵的是話術管理與配置
話術管理（DM）是一門技術與話術營銷策劃高度融合的服務。訓練好機器人話術，機器人才能更好發揮所用。
每個公司身處的領域不同、業務不同，注定了話術的不同，有針對性才能貼合公司實際需要。話術定制涉及到機器人語言設計、知識庫的豐富，還需要通過無數次測試檢驗，保證機器人能夠準確應答，不錯失意向客戶。
話術訓練師就是負責設置話術、整理及豐富知識庫，讓機器人能夠識別解答更多問題。例如“根據新政策，設置新的提問”、“客戶可能會提的新問題”、“將問題與回答相匹配”，更需要把握電銷客戶心理，賦予機器人電銷精英屬性。云雀機器人每個話術訓練師都具備扎實的行業背景，能準確把握客戶心理，并知曉數據分析、效果優化。訓練好機器人話術，這樣它才能發揮更大作用。
其三，穩定靈活的通信資源
云訊科技依托母公司訊眾十年的呼叫平臺經驗，在語音業務的運營管理上非常穩健，目前百度、小米、騰訊、51信用卡、瓜子二手車、玖富等都是公司的大客戶。另外我們還擁有全國各地市級的運營商部署，為智能語音機器人提供本地化號碼與線路服務，支持固話和手機卡，可有效提升號碼的整體接通率。
其四，提供豐富的數據報表
外呼機器人后臺提供了豐富數據統計與分析功能，不但能滿足企業對用戶信息分類采集的需求，還能進行數據挖掘，提前預測、盡早解決存在的問題。
其五，產品操作簡單 系統部署快
在產品的操作方面，智能外呼機器人提供靈活的外呼流程和策略配置，讓外呼任務的安排簡單化、自動化。在部署方面支持云模式、離線模式、半離線三種模式。在云模式下，企業可以直接注冊賬號，建立話術，發起外呼工單，免去了系統部署，讓外呼機器人的調用更快、更低成本。
通過應用智能外呼機器人，企業正在重構其外呼模式：
云雀智能語音機器人已開始應用于銀行信用卡逾期賬單催收、互金小額貸款催繳、房地產售賣、職員雇用、基金理財產品售后回訪等范疇，實現外呼業務的智能化、規范化、流程化，助力企業提高業務處理能力、運營能力和客戶體驗。
在銀行、金融行業，用智能語音機器人催收信譽較好、愈期率較低的貸款，讓經驗豐厚的原有催收員工向催收專家轉型，專注處置疑問紛亂的逾期貸款，提高整體效能。
在房地產行業，用智能語音機器人向數據庫中的購房者引薦樓盤，通過初步篩選，約請意向客戶到門店看房，構成“智能外呼機器人泛挑選+房產銷售員準營銷”的新型房產銷售形式。
在教育類公司，用智能語音機器人邀約客戶，來門店或在線試聽課程，形成初步的意向名單后，再由人工銷售跟進、精準營銷。
結束語：
云訊云雀的智能語音機器人的未來是構建一個“云+AI +通訊+大數據”的平臺，期待為中小企業提供智能通訊的SaaS服務，為大企業提供私有云部署，更多的為應用軟件平臺商提供Paas的能力平臺。
